单张图像求解相机内参代码

我不是一个专家，但是我可以给你一些参考信息：单张图像求解相机内参的基本步骤是：1.求取相机坐标系下的像素坐标；2.使用三角测量求解旋转矩阵和平移矩阵；3.使用图像坐标变换求解透视变换矩阵；4.根据相机标定参数求解内参矩阵。

相关问题

python BA求解相机外参代码

相机外参指的是相机在世界坐标系中的位置和朝向，通常用旋转矩阵和平移向量表示。在求解相机外参时，通常需要用到相机内参以及一些标定板的三维坐标和对应的图像点。

以下是一个使用 OpenCV 库来求解相机外参的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 定义标定板的三维坐标
obj_pts = np.zeros((6*8, 3), np.float32)
obj_pts[:, :2] = np.mgrid[0:8, 0:6].T.reshape(-1, 2) * 30

# 读取标定板的图像
img = cv2.imread('calibration.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 读取相机内参
mtx = np.loadtxt('camera_matrix.txt')

# 读取标定板的图像点
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (8, 6), None)
if ret:
    # 求解相机外参
    ret, rvecs, tvecs = cv2.solvePnP(obj_pts, corners, mtx, None)

    # 将旋转向量转化为旋转矩阵
    R, _ = cv2.Rodrigues(rvecs)

    # 打印相机外参
    print('旋转矩阵：\n', R)
    print('平移向量：\n', tvecs)
else:
    print('未找到标定板！')

需要注意的是，这里假设已经通过相机标定得到了相机内参，即相机的焦距和主点位置等参数，并将其保存在 `camera_matrix.txt` 文件中。同时，还需要提前定义标定板的三维坐标 `obj_pts`，这里假设标定板上每个格子的大小为 30mm，共有 8 行 6 列格子。

在代码中，使用 `cv2.findChessboardCorners()` 函数来检测标定板的图像点，然后通过 `cv2.solvePnP()` 函数来求解相机外参。最后将旋转向量转化为旋转矩阵，并打印出旋转矩阵和平移向量即可。

相机标定线性解求解的python代码

相机标定线性解的求解可以使用OpenCV库中的`cv2.calibrateCamera()`函数，该函数会自动计算相机内参和畸变系数。

以下是使用OpenCV库中的`cv2.calibrateCamera()`函数进行相机标定的示例代码：

import numpy as np
import cv2

# 定义棋盘格角点的个数
pattern_size = (9, 6)

# 创建棋盘格的三维坐标
objp = np.zeros((pattern_size[0] * pattern_size[1], 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:pattern_size[0], 0:pattern_size[1]].T.reshape(-1, 2)

# 存储棋盘格角点的像素坐标
imgpoints = []
# 存储棋盘格的三维坐标
objpoints = []

# 加载标定图像
images = []
for i in range(1, 21):
    filename = 'calibration' + str(i) + '.jpg'
    img = cv2.imread(filename)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    images.append(gray)

# 查找棋盘格角点的像素坐标
for img in images:
    ret, corners = cv2.findChessboardCorners(img, pattern_size, None)
    if ret == True:
        objpoints.append(objp)
        corners2 = cv2.cornerSubPix(img, corners, (11,11), (-1,-1), criteria)
        imgpoints.append(corners2)

# 计算相机内参和畸变系数
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None)

# 打印相机内参和畸变系数
print("相机内参：\n", mtx)
print("畸变系数：\n", dist)

在上述代码中，`objp`表示棋盘格的三维坐标，`imgpoints`存储棋盘格角点的像素坐标，`objpoints`存储棋盘格的三维坐标。`cv2.findChessboardCorners()`函数用于查找棋盘格角点的像素坐标，`cv2.calibrateCamera()`函数用于计算相机内参和畸变系数。